Modelo autorregresivo: características, proceso y conclusión

La predicción futura a menudo requiere una base técnica. En el mundo práctico, los analistas predicen los valores futuros en función de los valores pasados ​​de un producto o tendencia en el mercado. En un modelo estadístico, se denomina autorregresivo si es capaz de predecir valores futuros dada una serie de datos reales de valores pasados.

Por ejemplo, se podría emplear un modelo autorregresivo para derivar el precio de una acción en el futuro, en función de su desempeño anterior. Los analistas solo usan datos pasados ​​como entrada para modelar el comportamiento.

Por lo tanto, el prefijo “auto” (que en griego significa “yo”) se usa en el nombre autorregresivo. Los modelos AR también se denominan modelos condicionales, modelos de transición o modelos de Markov.

Acerca del modelo autorregresivo (AR)

En estadística, econometría o incluso procesamiento de imágenes, el modelo autorregresivo (AR) se considera un tipo de proceso aleatorio. Es decir, se utiliza para ilustrar estadísticas de una serie de eventos definidos que varían en el tiempo en la naturaleza, la economía, etc.

Prácticamente, en series de tiempo se observan similitudes entre valores pasados ​​y presentes. Esto implica el alcance de la autocorrelación dentro de dichos datos. Por ejemplo, al conocer el precio de las acciones hoy, a menudo podemos hacer un pronóstico aproximado sobre su valoración mañana. Esto indica la correlación, el aspecto en el que se basa el modelo autorregresivo.

El modelo autorregresivo (AR) es uno de los modelos de pronóstico basados ​​en métodos de regresión. Los modelos de regresión múltiple pronosticarán una variable utilizando una combinación lineal de predictores; mientras que el modelo autorregresivo utiliza una combinación de valores pasados ​​que posee la variable. A diferencia de los modelos de retraso distribuido autorregresivo (ADL), los modelos AR se basan en correlaciones seriales entre las entidades en una serie de tiempo.

Por lo tanto, la autorregresión (AR) es un modelo de serie temporal. El modelo autorregresivo está destinado a predecir valores futuros en función de los valores de los eventos pasados. Utiliza datos de entrada de observaciones de pasos anteriores y, al usar la ecuación de regresión, predice el valor en el siguiente paso de tiempo. Este modelo puede generar pronósticos precisos en una variedad de problemas de series de tiempo.

Comúnmente está haciendo uso del algoritmo basado en las correlaciones (correlación en serie) derivadas dentro de los valores en una serie de tiempo dada y los valores que los lideran y los suceden. La hipótesis de que los valores pasados ​​afectan los valores actuales hace que la técnica estadística sea útil para analizar la naturaleza, como el clima, las finanzas, por ejemplo, la economía y otros procesos sujetos a variar en el tiempo.

Leer: Modelo de regresión lineal

Características sobresalientes

• Los modelos autorregresivos ayudan a predecir valores futuros basados ​​en valores pasados.
• Los modelos autorregresivos se utilizan en el análisis técnico para pronosticar tendencias futuras.
• Los modelos autorregresivos se basan en la teoría de que el futuro se parecerá al pasado.
• Los datos de series de tiempo son datos recopilados en la misma unidad de observación en múltiples períodos.

La predicción está sujeta a condiciones volátiles, como un rápido aumento tecnológico o, en el caso del dominio financiero, las condiciones del mercado influenciadas por crisis financieras, etc.

El proceso de RA

El proceso es una regresión lineal. Es la regresión de los datos dentro de la serie actual de líneas de tiempo frente a los valores anteriores o múltiples en la misma serie.

En el análisis de regresión, generalmente en la regresión lineal "regular", el valor de la variable de resultado (Y) en algún punto "t" en el tiempo permanece directamente relacionado con la variable predictora (X).

Aquí, la regresión lineal simple y los modelos AR difieren en la forma en que Y sigue dependiendo de X y también de los valores anteriores de Y. El análisis de correlación es una técnica utilizada para cuantificar las asociaciones entre dos variables continuas.

El proceso AR es uno de los procesos estocásticos. Según la teoría de la probabilidad, tiene grados de incertidumbre o, en cierta medida, aleatoriedad inducida. La aleatoriedad implica que puede predecir tendencias futuras fácilmente, bien dentro del conjunto histórico de datos. Pero nunca ser un ciento por ciento exacto.

El proceso por lo general toma una aproximación y es "lo suficientemente cercano" como para confiar en él en la mayoría de los eventos.

Realidad aumentada para llevar

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